## JIUBJ

## Sistem Rekomendasi Tempat Parkir di Kota Lama Semarang Menggunakan Collaborative Filtering

## Ahmad Samsul Muarif*, Edy Winarno
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang *Correspondence email: ahmadsamsulmuarif@gmail.com, edywinarno@gmail.com
Abstrak. Pemanfaatan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari  kehidupan masyarakat  saat  ini.  Beberapa  tahun  terakhir  banyak  sekali  penelitian  yang  memanfaatkan  teknologi  informasi  untuk menyelesaikan permasalahan kehidupan  sehari-hari  di  masyarakat. Memanfaatkan  metode Collaborative  Filtering dan Location Based Filtering untuk membangun sebuah sistem rekomendasi pariwisata di daerah istimewa yogyakarta. Berdasarkan penelitian yang  telah  dilakukan  sebelumnya  maka  peneliti  akan  membangun  sebuah  sistem  rekomendasi  tempat  parkir  di  kota  lama semarang  menggunakan  metode Collaborative  Filtering. C ollaborative  filtering memiliki  dua  proses  yaitu  proses  perhitungan similarity dan  perhitungan  prediksi.  Proses  perhitungan similarity dilakukan  untuk  mencari  nilai  kemiripan  antar  tempat  parkir yang  nantinya  akan  di  lanjutkan  proses  perhitungan  prediksi.  Sedangkan  proses  perhitungan  prediksi  dilakukan  untuk  mencari nilai  prediksi  tempat  parkir  kepada  pengunjung.  Berdasarkan  proses  perhitungan  prediksi  yang  telah  dilakukan  pada user Andi didapatkan rekomendasi pada tempat parkir I 2 dengan skor tertinggi yaitu 0.565, sedangkan skor terendah didapatkan oleh tempat parkir I 5 dengan skor -0.696.
Kata kunci : Collaborative Filtering; Kota Lama; Sistem Rekomendasi
Abstract. Utilization of information and communication technology has become an inseparable part of people's lives today. In the last  few  years,  there  have  been  many  studies  that  have  used  information  technology  to  solve  the  problems  of  everyday  life  in society. Utilizes Collaborative Filtering and Location Based Filtering methods to build a tourism recommendation system in the special area  of Yogyakarta.  Based on  previous research,  the researcher  will build a  parking recommendation system  in the  old city  of  Semarang  using  the  Collaborative  Filtering  method.  Collaborative  filtering  has  two  processes,  namely  the  similarity calculation process and the prediction calculation. A similar calculation process is carried out to find the value between parking lots  which  will  continue  the  prediction  calculation  process.  While  the  estimation  process  is  carried  out  to  find  predictions  of parking spaces for visitors. The calculation process that has been carried out on Andi users gets a recommendation on parking lot I2 with the highest score of 0.565, while the lowest score is obtained by parking lot I5 with a score of -0.696.
Keywords: Collaborative Filtering; Old Town; Recommendation System.

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  teknologi  informasi  dan  komunikasi telah  menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari kehidupan  masyarakat  saat  ini.  Beberapa  tahun  terakhir banyak  sekali  penelitian  yang  memanfaatkan  teknologi informasi untuk menyelesaikan permasalahan kehidupan sehari-hari  di  masyarakat.  Seperti  penelitian  Arief  dan Sunafri (2012) yang memanfaatkan metode collaborative filtering dan location based filtering (LBF) untuk membangun sebuah sistem rekomendasi pariwisata  di  daerah  istimewa  yogyakarta.  Dalam penelitiannya metode location based filtering dimanfaatkan  untuk  memberikan  sebuah  rekomendasi berupa  tempat  wisata  dan  kuliner  berdasarkan  jarak terdekat dari lokasi user . Sedangkan metode collaborative  filtering dimanfaatkan  untuk  memberikan sebuah  rekomendasi  berdasarkan rating dari user terhadap  tempat  wisata  dan  kuliner  di  daerah  istimewa yogyakarta. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan hasil  rekomendasi  dari  metode collaborative  filtering dibandingkan dengan keluaran tools WEKA data mining dan  metode  LBF  dibandingkan  dengan  perhitungan secara  manual,  keduanya  memiliki  hasil  keluaran  sama
yang  berarti  sistem  telah  berhasil memberikan rekomendasi secara akurat.
Penelitian  Kurniawan  (2016)  yang  memanfaatkan metode collaborative filtering untuk membangun sebuah sistem  rekomendasi  sepatu.  Penelitian  yang  dilakukan metode collaborative  filtering dimanfaatkan  untuk memberikan  sebuah  rekomendasi  sepatu  kepada user yang  telah  memberikan rating sepatu  lain . Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  metode collaborative filtering menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  96.68% yang  membuktikan  bahwa  sistem  telah  memenuhi fungsionalitas dan sesuai kebutuhan user .
Telaumbanua  dkk  (2018)  melakukan  sebuah penelitian  yang  memanfaatkan  metode collaborative filtering untuk  membangun  sebuah  sistem  rekomendasi pariwisata  di  pulau  nias.  Dalam  penelitian  tersebut menggunakan  dua  jenis  metode collaborative  filtering yaitu user-bassed collaborative filtering dan item-bassed collaborative  filtering .  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berupa  nilai rating dari user terhadap tempat  wisata  di  pulai  nias  yang  kemudian  akan  di hitung  nilai  prediksinya  menggunakan  metode item- bassed collaborative filtering dan user-bassed
Ahmad  Samsul  Muarif  dan  Edy  Winarno,  Sistem  Rekomendasi  Tempat  Parkir  di  Kota  Lama  Semarang  Menggunakan Collaborative Filtering
collaborative  filtering .  Pada  penelitian  yang  telah dilakukan  menggunakan  algoritma Neighborhood- bassed  collaborative  filtering menghasilkan  akurasi cukup  akurat  yaitu user-bassed memiliki  nilai  rata-rata 0.168,  sedangkan item-bassed memiliki  nilai  rata-rata 0.229. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan oleh tim  dan  telaumbanua  menghasilkan  nilai  MAE  dari metode user-bassed  collaborative  filtering dan item- bassed  collaborative  filtering yang  tidak  stabil dikarenakan  jumlah user dan item tidak  dapat  dijadikan acuan untuk menghasilkan nilai MAE yang lebih rendah. Ningrum  dkk  (2019)  melakukan  penelitian  dengan memanfaatkan  metode hybrid yaitu collaborative filtering dan content  bassed untuk  membangun  sebuah sistem  rekomendasi  pariwisata  di  daerah  istimewa yogyakarta.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan berupa rating dari user terhadap tempat wisata di daerah istimewa  Yogyakarta  yang  kemudian  akan  di  hitung nilai  prediksinya  menggunakan  metode  hybrid  tersebut. Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan metode black-box tim dan ningrum menggunakan alpha test sebanyak  10  buah  responden  dengan  menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  52.6%  memberikan  jawaban  baik. Sedangkan  pada  saat beta  test yang  menggunakan responden  sebanyak  40  buah  menghasilkan  77.3% memberikan jawaban setuju. Berdasarkan hasil pengujian tersebut menunjukan bahwa semua fungsi dari sistem yang telah di buat dapat bekerja dengan baik dan benar.
Busyro  dan  Verina  (2020)  melakukan  penelitian dengan  memanfaatkan  metode collaborative  filtering dan fp-growth untuk  membangun  sebuah  sistem rekomendasi wisata kuliner di kota medan yang berbasis android. Pada  penelitian  tersebut  data  yang  digunakan berupa  nilai rating dan  pola  kunjungan dari user terhadap  wisata  kuliner  di  kota  medan.  Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  sistem  yang  di  bangun menggunakan  aplikasi  tambahan  yaitu android  studio dengan  bahasa  pemrogramman java .  Pada  pengujian sistem  peneliti  menggunakan  metode black  box yang menghasilkan  proses  rekomendasi  memiliki  akurasi yang  bagus.  Penelitian  ini  bertujuan  akan  membangun sebuah  sistem  rekomendasi  tempat  parkir  di  kota  lama semarang  menggunakan  metode collaborative  filtering. Sistem rekomendasi merupakan sarana untuk mendukung  pengguna  mencari  atau  menemukan  dan memilih  produk,  layanan  atau  informasi  pada  domain tertentu.  Sistem  rekomendasi  merupakan  suatu  aplikasi untuk  menyediakan  dan  merekomendasikan  suatu  item dalam  membuat  suatu  keputusan  yang  diinginkan  oleh pengguna.  Penerapan  sistem  rekomendasi  didalam sebuah  sistem  biasanya  melakukan  prediksi  suatu  item, seperti  rekomendasi  film,  musik,  buku,  berita  dan  lain sebagainya yang menarik bagi user . Sistem rekomendasi memiliki lebih dari satu jenis metode penyelesaian, salah satunya  adalah collaborative  filtering. Collaborative filtering merupakan proses penyaringan atau
pengevaluasian item menggunakan  opini  orang  lain. Pada prosesnya metode collaborative filtering melakukan  penyaringan  data  berdasarkan  tingkah  laku karakteristik user sehingga dapat memberikan informasi yang baru kepada user lain.

## Landasan Teori Tinjauan Pustaka
Badriyah dkk (2017) melakukan penelitian dengan memanfaatkan  metode collaborative  filtering untuk membangun  sebuah  sistem  rekomendasi  pada  produk The  Body  Shop  Indonesia.  Metode collaborative filtering digunakan untuk menghitung prediksi berdasarkan  nilai rating dari user .  Berdasarkan pengujian  nilai error menggunakan  Mean  Absolute Error  (MAE)  menghasilkan  akurasi  sebesar  0.75 sehingga  menghasilkan  prediksi  yang  cukup  akurat. Muliadi dan Lestari (2019) melakukan penelitian dengan memanfaatkan  metode typicality  based  collaborative filtering untuk  membangun  sebuah  sistem  rekomendasi tempat  makan.  Metode typicality  based collaborative filtering dimanfaatkan  untuk  menghitung  prediksi  dari nilai rating user .  Berdasarkan  pengujian  nilai error menggunakan Mean Absolute Error
(MAE) menghasilkan  nilai  rata-rata  sebesar  1.366  dikarenakan kurangnya  data training. Ferio  dkk  (2019)  melakukan penelitian  dengan  memanfaatkan  metode collaborative filtering untuk  membangun  sebuah  sistem  rekomendasi mata  kuliah  di  universitas  Kristen  petra.  Metode collaborative  filtering pada  penelitian  ini  digunakan untuk  menghitung  nilai  prediksi  berdasarkan  pola sederhana dari data nilai mahasiswa. Pada penelitian  ini data  yang  digunakan  berupa  pola  sederhana  dari  data nilai mahasiswa di universitas Kristen petra. Berdasarkan pengujian menggunakan K-Nearest Neighbour menghasilkan nilai akurasi sebesar 89.31422% yang ditunjukan oleh variabel K = 16.
Larasati  dan  Februariyanti  (2021)  melakukan penelitian  dengan  memanfaatkan  metode content-based filtering untuk  membuat  sebuah  sistem  rekomendasi pada  produk  dari  Emina  Cosmetics.  Pada  penelitian  ini metode content-based filtering digunakan untuk memberikan rekomendasi produk berdasarkan ketersediaan konten atau deskripsi. Data yang digunakan pada  penelitian  ini  berupa  data  produk  sebanyak  87 varian.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan menghasilkan  10  produk  rekomendasi  dengan  hasil perhitungan  cosine  tertinggi  dengan  nilai  similaritas sebesar 0.7195. Kurniawan dan Kasih (2021) melakukan penelitian  dengan  memanfaatkan  metode Content-based Filtering dan algoritma apriori untuk membangun sistem rekomendasi  menu  paket  pada  kedai  miklur  di  kota Kediri.  Pada  penelitian  ini  metode Content-based Filtering digunakan untuk memberikan sebuah rekomendasi yang berdasarkan kriteria pada menu paket makan.  Sedangkan  Algoritma  Apriori  digunakan  untuk menentukan hubungan asosiatif pada menu paket makan.
Ahmad  Samsul  Muarif  dan  Edy  Winarno,  Sistem  Rekomendasi  Tempat  Parkir  di  Kota  Lama  Semarang  Menggunakan Collaborative Filtering
Berdasarkan  pengujian  yang  menggunakan  dataset sebanyak  40  record  data  training  menghasilkan  rating tertinggi  sebesar  0.5  dan  membentuk  aturan  asosiasi dengan nilai confidence sebesar 100%.

## METODE
Collaborative  Filtering merupakan  metode  yang menggunakan pendapat orang lain untuk menyaring atau mengevaluasi  sebuah item tertentu.  Metode  ini menggunakan informasi tentang perilaku dan opini masa lalu dari user , dan kemudian menggunakan informasi ini untuk memprediksi item yang akan disukai atau diminati user .  Untuk  memperoleh  data rating item dari user dibedakan  menjadi  dua  yaitu:  (1)  Secara Eksplisit yaitu proses pengumpulan data dimana user memberikan data rating secara sadar  atau sengaja; dan (2) Secara Implisit yaitu  proses  pengumpulan  data  dimana user tidak menyadari  bahwa  telah  memberikan  masukan  berupa rating terhadap  sistem  (Wiranto  dan  Winarko,  2010). Gambar  1  dapat  dilihat  merupakan  skema  kerja  dari sistem  rekomendasi  yang  menggunakan Collaborative Filtering dengan  bentuk user-item  rating  matrix yang berukuran  m  x  n,  dimana  m  adalah  jumlah user dan  n adalah jumlah item sebagai input (Wiranto dan Winarko, 2010).

## Sumber: data olahan
Gambar 1. Proses Collaborative Filtering
Sistem  rekomendasi  tempat  parkir  di  kota  lama semarang  menggunakan  metode Collaborative  Filtering yang dibangun diperlukan analisa dan perancangan.
Sumber: data olahan
Gambar 2. Flowchart Implementasi Sistem
Data  pada  sistem  rekomendasi  tempat  parkir  di kota lama semarang menggunakan metode Collaborative Filtering diperoleh  secara eksplisit dimana user menyadari  bahwa  telah  memberikan  penilaian  terhadap lokasi tempat parkir melalui kuisioner google form yang telah  disediakan. Untuk  skala  pemberian  rating  pada penelitian  ini  di  mulai  dari  angka  1  sampai  dengan  5. Sebagai  contoh  diberikan  4 user dan  4  lokasi  tempat parkir  dengan  skala  pemeberian rating 1  sampai  5 dimana  pada  Tabel  1  dapat  di  lihat  nilai rating yang diberikan user kepada  tempat  parkir  di  kawasan  kota lama semarang.
Tabel 1. Nilai Rating User Terhadap Item A B C D 𝑅𝑢 ̅̅̅̅ U 1 3 1 4 2 U 2 2 5 3.5 U 3 3 1 2 U 4 2 3 2 1 2
Sumber: data olahan
Tabel  1  dijelaskan item A  merupakan  perwakilan tempat  “parkir  kantor  satpas  semarang“, item B merupakan  perwakilan  “perum  damri  kota  semarang”, item C  merupakan  perwakilan  “parkir  umum  kawasan kota  lama  semarang”, item D  merupakan  perwakilan “depan kantor pos semarang”.

## Similarity
Penemuan  similar  item  merupakan  tahap  pertama dalam  metode Collaborative  Filtering. Tahap  ini digunakan  untuk  mencari  nilai  kemiripan  antar item . Setiap item yang pernah diminati user akan dibandingkan  dengan item lain  yang  belum  pernah diminati user .  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  nilai similarity yang  menggambarkan  seberapa  mirip  suatu item dengan item lain. Algoritma yang  digunakan  untuk menghitung  nilai similarity adalah Adjusted  Cossine Similarity . Algoritma tersebut medapatkan nilai prediksi dengan menghitung total rating yang diberikan terhadap item yang  mirip  dengan item yang  ingin  diprediksi. Perhitungan similarity tersebut  diperoleh  nilai similarity antara item A dan B adalah 1.5.
Tabel 2. Hasil Similarity Antar Item Item A Item B Item C Item D Item A 1.5 -1 1 Item B 1.5 0.709 Item C -1 0.709 -0.5 Item D 1 -0.5 Sumber: data olahan

## Prediksi
Pada  penelitian  ini  proses  perhitungan  prediksi menggunakan algoritma  weighted  sum.  Algoritma weighted  sum mendapatkan  nilai  prediksi  dengan menghitung  total rating yang  di  berikan  terhadap item yang  mirip  dengan item yang  ingin  di  prediksi.  Teknik
Ahmad  Samsul  Muarif  dan  Edy  Winarno,  Sistem  Rekomendasi  Tempat  Parkir  di  Kota  Lama  Semarang  Menggunakan Collaborative Filtering
ini  memprediksi  tempat  parkir  A  untuk user U  dengan menghitung  jumlah rating yang  di  beri  oleh user terhadap  tempat  parkir  yang  berkorelasi  dengan  tempat parkir  A. Setiap rating yang diberikan user pada tempat parkir  yang  berkorelasi  dengan  tempat  parkir  A  akan  di kali  dengan  nilai similarity, kemudian  di  bagi  dengan jumlah  nilai  absolute  kemiripan  seluruh  tempat  parkir yang berkorelasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengujian pada penelitian ini menggunakan 10  data user dan  8  data  tempat  parkir  di  kota  lama semarang pada Tabel 3.
Tabel 3. Data User User Nama U 1 Andi U 2 Sinta U 3 Dina U 4 Didit U 5 Wahyu U 6 Wira U 7 Bagus U 8 Agus U 1 Ilham Sumber: data olahan Tabel 4. Data Tempat Parkir User Nama U 1 Andi U 2 Sinta U 3 Dina U 4 Didit U 5 Wahyu U 6 Wira U 7 Bagus U 8 Agus U 1 Ilham
Sumber: data olahan
Tabel 5. Rating user I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 𝑅𝑢 ̅̅̅̅ U 1 4 3 3.5 U 2 5 3 4 U 3 4 1 2.5 U 4 2 1 3 1 1.75 U 5 1 2 3 4 2.5 U 6 1 2 1.5 U 7 2 2 U 8 4 5 4.5 U 9 3 3 U 10 1 5 3 3

## Sumber: data olahan
Data  rating  yang  sudah  dimasukan  pada  Tabel  5 kemudian  akan  dihitung  nilai similarity menggunakan persamaan Adjusted Cossine Similarity . Berikut merupakan  proses  perhitungan similarity menggunakan Adjusted Cossine Similarity.
Tabel 6. Similarity Item
I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 I 8 I 1 0 - 0.673 -1 -1 - 0.632 0 -1 I 2 0 -1 0 0 1 0 1 I 3 -0.673 -1 -1 -1 - 0.959 0 1 I 4 -1 0 -1 0 1 0 -1 I 5 -1 0 -1 0 0 0 0 I 6 - 0.632 1 -0.959 0 0 0 -1 I 7 0 0 0 0 0 0 0 I 8 -1 1 1 -1 0 -1 0 Sumber: data olahan Perhitungan nilai prediksi menggunakan Algoritma Weighted Sum pada U 1. P (U1, I2) = 0.565; P (U1, I3) = -0.475; P (U1,  I4) = -0.696; P (U1,  I5) = -0.696; P (U1,  I6) = - 0.641; P (U1, I7) = -0.565 . Berdasarkan proses perhitungan prediksi yang telah dilakukan pada user Andi didapatkan rekomendasi pada tempat parkir I 2 dengan skor tertinggi yaitu  0.565,  sedangkan  skor  terendah  didapatkan  oleh tempat parkir I 5 dengan skor -0.696.

## SIMPULAN
Hasil Penelitian ini menyimpulkan bahwa: 1. Dalam  penelitian  yang  telah  dilaksanakan  metode collaborative filtering dapat memberikan rekomendasi  tempat  parkir  di  kota  lama  semarang dengan  pertimbangan  data  berupa  nilai rating dari pengunjung.
2. Nilai ratin g  tersebut  di  peroleh  secara eksplisit , sedangkan  untuk  skala  pemberian rating pada penelitian  ini  peneliti  menggunakan rating  scalar yang  terdiri dari rating numeric dari angka 1 sampai dengan 5.
3. Pada proses perhitungan prediksi peneliti menggunakan  10  data user yang  telah  memberikan nilai rating terhadap  tempat  parkir  di  kota  lama semarang melalui quisioner google form . 4. Pada  pengujian  perhitungan  pada user Andi didapatkan rekomendasi pada tempat parkir I 2 dengan skor  tertinggi  yaitu  0.565,  sedangkan  skor  terendah didapatkan oleh tempat parkir I 5 dengan skor -0.696.

## DAFTAR PUSTAKA
Arief,  A.,  Widyawan,    Sunafri  Hantono,  B.  2012.
Rancang  Bangun  Sistem  Rekomendasi  Pariwisata Mobile dengan Menggunakan Metode Collaborative  Filtering  dan  Location  Based Filtering. Jnteti , 1 (3). http://ejnteti.jteti.ugm.ac.id/index.php/JNTETI/arti cle/view/129
Badriyah,  T.,  Restuningtyas,  I.,    Setyorini,  F.  2017.
Sistem  Rekomendasi  Collaborative  Filtering Berbasis  User  Algoritma  Adjusted  Cosine Similarity. Prosiding  Seminar  Nasional  Sisfotek , 10 (1), 38–45.
Busyro,  M.,    Verina,  W.  2020.  Perancangan  Aplikasi
Wisata Kuliner Menggunakan Algoritma
Collaborative Filtering Dan Algoritma Fp-Growth
Ahmad  Samsul  Muarif  dan  Edy  Winarno,  Sistem  Rekomendasi  Tempat  Parkir  di  Kota  Lama  Semarang  Menggunakan Collaborative Filtering
Berbasis  Android. Jurnal  Mahasiswa  Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer , 1 (1), 941–954. Ferio,  G.,  Intan,  R.,    Rostianingsih,  S.  2019.  Sistem Rekomendasi  Mata  Kuliah  Pilihan  Menggunakan Metode  User  Based  Collaborative  Filtering Berbasis  Algoritma  Adjusted  Cosine  Similarity. Jurnal Infra , 7 (1), 1–7.
Kurniawan,  A.  2016.  Sistem  Rekomendasi  Produk
Sepatu dengan Menggunakan Metode Collaborative Filtering. Seminar Nasional Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 2016 (Sentika), 2089–9815.
Larasati,  F.  B.  A.,    Februariyanti,  H.  2021.  Sistem Rekomendasi  Product  Emina  Cosmetics  Dengan Menggunakan  Metode  Content  -  Based  Filtering. Jurnal  Manajemen  Informatika  Dan  Sistem
Informasi , 4 (1), 45. https://doi.org/10.36595/misi.v4i1.250 Muliadi, K. H.,  Lestari, C. C. 2019. Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Tempat Makan Menggunakan Algoritma Typicality Based Collaborative  Filtering. Techno.Com , 18 (4),  275–
287. https://doi.org/10.33633/tc.v18i4.2515 Nasional, S., Teknologi, I., Kurniawan, D., Kasih, P., Informatika,  T.  2021. Sistem  Rekomendasi  Menu Paket  Miklur  Menggunakan  Metode  Content- Based Filtering dan Algoritma Apriori . 85–90. Ningrum,  A.  S.  N.  S.  2019.  Content  Based  Dan
Collaborative Filtering Pada Rekomendasi Tujuan
Pariwisata  Di  Daerah  Yogyakarta. Telematika , 16 (1),
44. https://doi.org/10.31315/telematika.v16i1.3023 Telaumbanua, K., Gulo, F.,  Gulo, A. S. 2018. Sistem Rekomendasi Pariwisata Pulau Nias Menggunakan  Algoritma  Neighbordhood  -  Based Collaborative Filtering.
Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 730–735. Wiranto.    Winarko,  E.  2010.  Konsep  Multicriteria Collaborative Filtering
untuk Perbaikan Rekomendasi.  Seminar  Nasional  informatika, D95-D101.